《鬼仔带你学算法》专题

英文原文: 03 - Lesson 获取数据 - 我们的数据在一个 Excel 文件中，包含了每一个日期的客户数量。 我们将学习如何读取 Excel 文件的内容并处理其中的数据。 准备数据 - 这组时间序列的数据并不规整而且有重复。 我们的挑战是整理这些数据并且预测下一个年度的客户数。 分析数据 - 我们将使用图形来查看趋势情况和离群点。我们会使用一些内置的计算工具来预测下一年度的客户数。 表现数

英文原文: 02 - Lesson 创建数据 - 我们从创建自己的数据开始做数据分析。 这避免了阅读这个教程的用户需要去下载任何文件来重现结果。我们将会把这些数据导出到一个文本文件中这样你就可以试着从这个文件中去读取数据。 获取数据 - 我们将学习如何从文本文件中读取数据。 这些数据包含了1880年出生的婴儿数以及他们使用的名字。 准备数据 - 这里我们将简单看一下数据并确保数据是干净的，就是说我

英文原文: 01 - Lesson 创建数据 - 我们从创建自己的数据开始。 这避免了阅读这个教程的用户需要去下载任何文件来重现结果。我们将会把这些数据导出到一个文本文件中这样你就可以试着从这个文件中去读取数据。 获取数据 - 我们将学习如何从文本文件中读取数据。 这些数据包含了1880年出生的婴儿数以及他们使用的名字。 准备数据 - 这里我们将简单看一下数据并确保数据是干净的，就是说我们将看一下

在学习webpack之前，先来聊聊webpack产生背景、解决的问题以及后期学习中需要提前说好的规范 webpack产生的背景： 1、多js文件下全局对象冲突 2、模块加载顺序 3、解决模块或库的依赖 4、大工程模块过多，难以管理 webpack的作用： 1、将所有的依赖拆分成块且按需加载 2、首屏加载耗时少 3、所有的静态文件都是一个模块（css和图片等静态文件） 4、第三方库也可以作为一个模块

@subpage tutorial_py_knn_index_cn 学习使用kNN分类器。 同时学习编写一个基于kNN的手写字符识别程序。 @subpage tutorial_py_svm_index_cn 理解SVM的概念。 @subpage tutorial_py_kmeans_index_cn 学习使用K-Means聚类将数据分组到多个集合中。 另外我们会学习使用K-Means聚类进行颜色量

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。

如果你有认真通读本书之前的内容并且实践其中包含的大量例程，那么你现在一定可以熟练使用python了。 同时你可能也编写了一些程序用于验证python特性并提高你的python技能。如果还没有这样做的话，你应该去试试。 现在的问题是接下来应该做什么？ 我建议你先解决下面的问题： 创建你自己的命令行版本的通讯录程序，利用它你可以浏览修改删除或搜索诸如朋友，家人，同事等联系人和他们的email地址/或电

前言 ​Python是一门面向对象的编程语言，它相对于其他语言，更加易学、易读，非常适合快速开发。Python在实践中主要有以下优点： 容易上手，教材众多，平台支持广泛。 可以很容易支持大数据的应用。 可以很容易的支持人工智能的应用。 可以很容易的迁移到IoT平台，开发物联网应用。 因此我们选择Python做为goPyVue全栈开发网的基础语言。 Django是一个开放源代码的Web应用框架，由P

具有多个数学实用函数的对象。 函数（Functions） .clamp ( value : Float, min : Float, max : Float ) : Float value — 需要clamp处理的值。 min — 最小值。 max — 最大值。 限制数值value处于最小值min和最大值max之间。 .degToRad ( degrees : Float ) : Float 将度转

TensorFlow安装 初识Tensorboard SKflow 觉得我的文章对您有帮助的话，就给个star吧～ 土豪可以打赏支持，一分也是爱

决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构。通常包含3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树模型 分类决策树树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由节点（node）和有向边（directed edge）组成。节点有两种类型：内部节点（internal node）和叶节点。内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 用决策树分类

什么是数据科学 数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。 统计学是数据科学的核心部分，因为统

Python 越来越火爆 Python 在诞生之初，因为其功能不好，运转功率低，不支持多核，根本没有并发性可言，在计算功能不那么好的年代，一直没有火爆起来，甚至很多人根本不知道有这门语言。 随着时代的发展，物理硬件功能不断提高，而软件的复杂性也不断增大，开发效率越来越被企业重视。因此就有了不一样的声音，在软件开发的初始阶段，性能并没有开发效率重要，没必然为了节省不到 1ms 的时间却让开发量增加好

弱SSL/TLS加密，不安全的传输层防护测试 (OTG-CRYPST-001) Padding Oracle测试 (OTG-CRYPST-002) 非加密信道传输敏感数据测试 (OTG-CRYPST-003)

FAQs in section [28]: [28.1] 什么是师徒指导？ [28.2] 在学习OO/C++之前我应该先学C吗？ [28.3] 在学习OO/C++之前我应该先学Smalltalk吗？ [28.4] 我只买一本书就够了么？还是需要买几本？ [28.5] 有哪些讲合理使用C++的好书？ [28.6] 有哪些讲合法使用C++的好书？ [28.7] 有哪些通过例子讲解C++编程的好书？ [